• Journal of the KSME
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• v.34 no.4
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• pp.277-284
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• 1994

퍼지이론은 1965년 Lefti Zadeh 교수에 의해 처음으로 제창되었으며 여러 분야에서 응용이 확 대되어 많은 좋은 성과를 얻고 있다. 그러나 전문가 시스템의 일종인 퍼지논리를 이용한 제어는 제어를 하고자 하는 시스템의 정성적인 특성에 대한 법칙의 추출이 어려운 문제로 남아 있다. 반면에 신경회로망을 이용한 제어는 스스로 지식을 축적할 수 있는 장점을 갖고 있으므로 최근에 많은 연구가 진행중에 있다. 특히 제어분야에서는 용접공정이나 조립공정 등의 공정제어와 로 봇제어의 분야에 이르기까지 응용분야가 확대되고 있다. 이 글에서는 이러한 인공지능 기법을 생산공정의 자동화에 적용한 사례 연구를 통해 이 기법의 유용함을 살펴보기로 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.23 no.3
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• pp.285-298
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• 1991

An example application of the fuzzy set theory is first made to a simple portion of a given accident progression event tree with typical qualitative fuzzy input data, and thereby computational algorithms suitable for application of the fuzzy set theory to the accident progression event tree analysis are identified and illustrated with example applications. Then the procedure used in the simple example is extended to extremely complex accident progression event trees with a number of phenomenological uncertainty issues, i.e., a typical plant damage state‘SEC’of the Zion Nuclear Power Plant risk assessment. The results show that the fuzzy averages of the fuzzy outcomes are very close to the mean values obtained by current methods. The main purpose of this paper is to provide a formal procedure for application of the fuzzy set theory to accident progression event trees with imprecise and qualitative branch probabilities and/or with a number of phenomenological uncertainty issues.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2920-2922
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• 1999

본 논문에서는 유리 용해로의 온도 제어 문제에 있어서, 퍼지 이론의 응용 방식을 제시한다. 유리용해로의 동특성을 분석하고, 이에 적합하도륵 기존 고전적인 제어기와 퍼지 로직을 결합하는 알고리듬을 제시한다. 제시된 제어기는 실제 용해로의 생산공정에 효율적으로 적용되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.4 no.1
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• pp.13-23
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• 1994

실용적인 퍼지 데이타베이스 시스템을 구축하는데 장애 요인중의 하나는 근접관계와 같은 의미 데이타를 습득하는 것이다. 근접관계란 어떤 도메인에서 데이타들간의 근사 혹은 유사한 정도를 정량적으로 표현한 것이다.퍼지 데이타베이스 시스템은 부정확한 질의를 처리할때 이런 근접관계를 이용한다. 지금까지 근접도를 측정하는 체계적인 방법은 별로 알려진 것이 없고 대부분은 근접관계는 미리 주어진다는 가정하에 퍼지 데이타베이스를 연구하여 왔다. 본 논문에서는 퍼지 질의 처리에 필요한 근접관계 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 잡합의 퍼지척도 측정 이론에 기반을 두었기 때문에 간단하고 체계적이며, 각 데이타에 특정값만 부여함으로써 해당 도메인내의 데이타들과의 근접도를 자동적으로 구할 수 있다. 특히 조정 변수를 이용하여 도메인내의 근접도 간격을 조절할 수 있어 실제 응용분야에 맞게 조절할 수가 있다.퍼지 질의 처리를 위한 근접도 생성방법이 별로 발표되어 있지 않은 현 상황에서 본 논문에서 제시한 방법은 실용적인 퍼지 데이타베이스를 구현할때에 필요한 근접관계 관리 모듈에 사용될 수 있다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.36 no.3
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• pp.243-255
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• 2003

The mathematical models for GIS-based spatial data integration have been developed for geological applications such as mineral potential mapping or landslide susceptibility analysis. Among various models, the effectiveness of fuzzy logic based integration of multiple sets of geological data is investigated and discussed. Unlike a traditional target-driven fuzzy integration approach, we propose a data-driven approach that is derived from statistical relationships between the integration target and related spatial geological data. The proposed approach consists of four analytical steps; data representation, fuzzy combination, defuzzification and validation. For data representation, the fuzzy membership functions based on the likelihood ratio functions are proposed. To integrate them, the fuzzy inference network is designed that can combine a variety of different fuzzy operators. Defuzzification is carried out to effectively visualize the relative possibility levels from the integrated results. Finally, a validation approach based on the spatial partitioning of integration targets is proposed to quantitatively compare various fuzzy integration maps and obtain a meaningful interpretation with respect to future events. The effectiveness and some suggestions of the schemes proposed here are illustrated by describing a case study for landslide susceptibility analysis. The case study demonstrates that the proposed schemes can effectively identify areas that are susceptible to landslides and ${\gamma}$ operator shows the better prediction power than the results using max and min operators from the validation procedure.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.1
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• pp.98-103
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• 2005

In this paper, we consider interval number-valued random variables and fuzzy number-valued random variables and discuss Choquet integrals of them. Using these properties, we define the Choquet expected value of fuzzy number-valued random variables which is a natural generalization of the Lebesgue expected value of fuzzy random variables. Furthermore, we discuss some application of them.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.12
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• pp.930-937
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• 2001

For ranking fuzzy numbers, comparisons between numbers are necessary However, the comparison results can be vague since fuzzy numbers represent vague numeric values. Thus, ranking results of fuzzy numbers which are based on comparisons between fuzzy numbers, could also be vague. This means that there could be several possible ranking sequences of fuzzy numbers. There have been proposed many ranking methods for fuzzy numbers. However, most of them generate only ranking sequence. In this paper, we present a ranking method for fuzzy numbers using the fuzzy satisfaction function, Our method generates several possible ranking sequences of the given fuzzy numbers using the fuzzy satisfaction function.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.369-372
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• 2022

본 논문에서는 장애물 객체의 회전 벡터를 이용하여 VR 환경에서의 효율적으로 음향 처리 및 합성하는 방법을 제안한다. 현실에서 소리와 장애물이 있을 때, 소리는 장애물의 형태에 따라 퍼지면서 전파되는 형태를 보여준다. 이 같은 특징을 가상현실 환경에 유사하게 음향 처리하고자 하며 이를 위해 장애물 객체의 위치와 소리의 근원지 위치를 입력으로 소리의 전파 형태를 근사한다. 이때 모서리 부근에서 표현되는 소리의 회전을 계산하기 위해 장애물의 회전벡터(Curl vector)를 기반으로 소리의 회전을 추출하였으며, 장애물 형태를 컨볼루션(Convolution)하여 소리가 바깥 방향으로 전파되는 형태를 모델링한다. 또한, 장애물과 소리 벡터 사이의 거리, 소리 근원지와 소리 벡터 사이의 거리를 계산하여 소리의 크기를 감쇠 시켜 주며, 최종적으로 장애물 주변으로 퍼지는 벡터 모양인 외부벡터를 합성하여 장애물로부터 외부로 퍼지는 벡터의 방향을 설정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 장애물과의 거리와 형태를 고려하여 퍼지는 사운드 벡터 형태를 보여주며, 소리 위치에 따라 소리 감소 패턴이 변경되고, 장애물 모양에 따라 흐름이 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 소리가 장애물의 모양에 따라 나타나는 소리의 변화 및 패턴을 거의 유사하게 표현할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.5
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• pp.395-399
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• 2001

This paper describes modular fuzzy inference systems(MFIS) with adaptive capability to extract fuzzy inference modules from observation data through the learning process. The proposed MFIS is based on the structural similarity to Tagaki-Sugeno fuzzy models and a modular neural architecture. The learning of MFIS is done by assigning new fuzzy inference modules and by updating the parameters of existing modules. The fuzzy inference modules consist of local model network and fuzzy gating network. The parameters of the MFIS are updated by the standard LMS algorithm. The performance of the MFIS is illustrated with adaptive control of a nonlinear dynamic system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.2
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• pp.183-186
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• 2008

We consider fuzzy invex sets, fuzzy preinvex functions, fuzzy quasi-preinvex functions, and fuzzy logarithmic preinvex functions. Murofushi et al. have been studied Choquet integrals and their properties. In this paper, we study some characterizations in Choquet integrals as follows: fuzzy preinvexity, fuzzy quasi-preinvexity, and fuzzy logarithemic preinvexity, that mean some characterizations of functionals defined by Choquet integrals. Furthermore, we discuss Jensen's type inequality in Choquet integrals.